Mask2former Swin Large Ade Panoptic
Swin大型バックボーンネットワークを基にADE20kパノプティックセグメンテーションデータセットで訓練されたMask2Formerモデルで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションのタスクを統一的なパラダイムで処理します。
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リリース時間 : 1/5/2023
モデル概要
Mask2Formerは汎用的な画像セグメンテーションモデルで、一連のマスクと対応するラベルを予測することで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションの3つの主要タスクをインスタンスセグメンテーション問題として統一します。
モデル特徴
統一セグメンテーションパラダイム
一連のマスクと対応するラベルを予測することで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションの3つの主要タスクをインスタンスセグメンテーション問題として統一します。
マルチスケール変形可能アテンション
マルチスケール変形可能アテンションTransformerを使用してピクセルデコーダーをアップグレードし、モデルの性能を向上させます。
マスクアテンションメカニズム
マスクアテンションメカニズムを導入したTransformerデコーダーにより、計算量を増やすことなく性能を向上させます。
効率的な訓練
サブサンプリングポイントを使用して損失を計算することで、訓練効率を大幅に向上させます。
モデル能力
画像セグメンテーション
インスタンスセグメンテーション
セマンティックセグメンテーション
パノプティックセグメンテーション
使用事例
コンピュータビジョン
シーン理解
複雑なシーン内の物体とその関係を理解するために使用されます
自動運転
道路シーンの物体認識とセグメンテーションに使用されます
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